Интернет закончился: почему Sequoia ставит на вчерашних студентов
Мы уперлись в потолок данных. Пока гиганты сжигают миллиарды на видеокарты, 25-летние гении строят «биологический AGI», который изменит всё.
Обновлено:
2 мин чтения
5 просмотров
Мы уперлись в потолок данных. Пока гиганты сжигают миллиарды на видеокарты, 25-летние гении строят «биологический AGI», который изменит всё.
2 мин
Звучит как бред сумасшедшего, но это главный тезис нового фаворита Sequoia Capital. Пока Сэм Альтман и Сундар Пичаи меряются размерами дата-центров, в Кремниевой долине назревает тихий переворот. Гипотеза проста и пугающа: масштабирование больше не работает так, как раньше.
Мы скормили нейросетям весь интернет. Данных больше нет. Тупик.
Пока Google нанимает армию PhD с сединой на висках, Дэвид Кан из Sequoia выписывает чеки… вчерашним студентам. Стартап с провокационным названием Flapping Airplanes («Машущие самолеты») строит то, что они называют «лабораторией AGI для молодых».
Основателям, братьям Бену и Ашеру Спекторам, всего 25 и 26 лет. Их философия бьет по самому больному месту индустрии:
«Корпоративная политика убивает радикальные идеи. Эйнштейну было 26 в его 'Год чудес'. Нам нужны не брендовые имена, а 'голодные' мозги».
Суть их подхода — в названии. Современные самолеты не машут крыльями, они используют грубую силу двигателей. Современный AI делает то же самое — сжигает гигаватты энергии, чтобы «вызубрить» мир.
Flapping Airplanes хотят создать AI, который учится так же эффективно, как живой организм. Биология невероятно эффективна в обработке данных. Ваш мозг не требует атомной электростанции, чтобы понять, что огонь — это горячо.
Индустрия раскололась на два лагеря:
Flapping Airplanes выбирает второй путь. Они верят, что bottleneck (узкое горлышко) сейчас — это не количество видеокарт H100, а эффективность использования данных.
Sequoia делает ставку на то, что следующий прорыв совершат не ветераны Google DeepMind, зашоренные старыми методами, а наглые новички, которые еще не знают, что «так делать нельзя».
Возможно, именно сейчас в гараже (или в коворкинге Сан-Франциско) эти ребята хоронят привычные нам LLM.
Индустрия AI уперлась в нехватку данных в интернете, и решение проблемы инвесторы видят не в наращивании мощностей, а в принципиально новых, «биологических» алгоритмах обучения.
Ставка на 'молодых гениев' — это не просто экономия на зарплатах, а признание того, что текущее поколение топ-исследователей AI зашло в идейный тупик со своим подходом 'scaling laws'.
